㈠ 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」
你好，大數據是指巨量的數據，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
當下，大數據技術作為新興技術被許多互聯網大廠所需，以華為為例。
1、華為雲推出大數據稽核方案解決偷逃費
很多朋友可能發現,部分省界收費站變少而ETC通道在增加,高速公路的出行體驗比以前更加順暢。然而,在公眾體驗節省費用、便捷通行等利好的同時,高速公路的管理運營單位卻飽受新情況的困擾。
部分車主偷逃費方式多樣化,包括換卡逃費、車頭掛車分離逃費、倒換電子標簽、ETC車道跟車逃費等。同時偷逃費行為向專業化、團伙化演變,給高速運營單位帶來大量經濟損失和嚴峻挑戰。
以華為為例，華為給1-3年經驗的大數據開發工程師開到了高達4萬的月薪，在其他大廠的招聘中30k-60k的大數據開發工程師，也只要1-3年工作經驗，可以說大數據、雲計算仍是當下的紅利崗位。
希望我的回答對你有所幫助！
㈡ 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
㈢ 大數據對於實時數據的分析，目前有哪些應用場景
各行各業都有，就連學生飯卡的刷卡信息都可以分析
㈣ 如何對大數據量的數據實時抓取
在企業級大數據平台的建設中，從傳統關系型資料庫（如Oracle）向Hadoop平台匯聚數據是一個重要的課題。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等幾種。Sqoop使用sql語句獲取關系型資料庫中的數據後，通過hadoop的MapRece把數據從關系型資料庫中導入數據到HDFS，其通過指定遞增列或者根據時間戳達到增量導入的目的，從原理上來說是一種離線批量導入技術；DataX 直接在運行DataX的機器上進行數據的抽取及載入，其主要原理為：通過Reader插件讀取源數據，Writer插件寫入數據到目標 ，使用Job來控制同步作業，也是一種離線批量導入技術；Oracle Goldengate for Big Data抽取在線日誌中的數據變化，轉換為GGS自定義的數據格式存放在本地隊列或遠端隊列中，並利用TCP/IP傳輸數據變化，集成數據壓縮，提供理論可達到9：1壓縮比的數據壓縮特性，它簡化了向常用大數據解決方案的實時數據交付，可以在不影響源系統性能的情況下將交易數據實時傳入大數據系統。對比以上工具及方法，結合數據處理的准確性及實時性要求，我們評估Oracle Goldengate for Big Data基本可以滿足當前大數據平台數據抽取的需求。
㈤ 如何進行大數據分析請說的詳細一些
大數據不僅僅意味著數據大，最重要的是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。下面介紹大數據分析的五個基本方面——
預測性分析能力：數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
數據質量和數據管理：通過標准化的流程和工具對數據進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
可視化分析：不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
語義引擎：由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據，語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
數據挖掘演算法：可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的，集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值，這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
據我所知多瑞科輿情數據分析站大數據分析還可以。針對單個網站上的海量數據，無遺漏搜集整理歸檔，並且支持各種圖文分析報告；針對微博或網站或微信，活動用戶投票和活動用戶評論互動信息整理歸檔，統計分析精準預測製造新數據；針對某個論壇版塊數據精準採集，數據歸類，出分析報告，准確定位最新市場動態；針對某個網站監測用戶的操作愛好，評定最受歡迎功能；針對部分網站，做實時數據抽取，預警支持關注信息的最新擴散情況；針對全網數據支持定向採集，設置關鍵詞搜集數據，也可以劃分區域或指定網站搜集數據針對電商網站實時監測評論，歸類成文檔，支持出報告。
大數據會影響整個社會的發展，主要看是想要利用數據做什麼了
㈥ 怎麼用大數據看智慧城市發展情況
市民打開電腦或手機就可以知道哪裡的停車場有空位，附近哪個洗手間最干凈，甚至可以查詢到各個景區及游樂場即時遊客人數以決定自己的出行計劃 ...這樣的智能生活，可能不久就可以實現在您所處的 智慧城市 。
IBM 早在2009 年就提出智慧地球(Smarter Planet) 概念，其特徵有四個方面：
信息無所不在。基於雲計算、物聯網、移動互聯網、大數據等基礎信息架構，不間斷地通過信息終端和信息服務，信息需求者可按需隨時獲取，從而增強環境的友好性，提高城市管理的效率和科學性。
融合。智慧城市的本質是融合，以信息融合為基礎的城市運行系統之間的交融協作，從而達成有效的服務和管理。
以人為本。以人為本是智慧城市建設的精髓，智慧城市核心是構築面向市民的泛在的、機會均等的城市服務。
優化資源配置。通過信息技術與其它資源要素優化配置並共同發生作用，從而減少城市的資源消耗和浪費。
目前全球約有1000 多個城市正在推動 智慧城市 建設，其中亞太地區約佔51%，以中國為首。從2013年初拉開序幕以來， 智慧城市 的發展勢頭現在已如火如荼。2013年國家試點總數達193個，工信部公布試點名單也多達140多個，目前太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等已初步完成設計，中國 智慧城市 建設已由概念轉為具體落實，將開始進入高速發展期，且將在2015 年全面完成數字城市框架設計，一個城市建設需要80-100 億元，預期2015 年將年更將推動 600-800 智慧城市 建設，計劃投入超過1 兆元人民幣。以建設項目來看，大數據戰略研究領域包括城建、環境、教育、醫療等。
智慧醫療
智慧醫療是通過打造健康檔案區域醫療資訊平台，利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動，逐步達到資訊化。目前中國智慧醫療市場正朝向移動化發展，一個中等規模城市50 年累積的資料量就達10PB(Petabyte，約1024TB)，且數據信息以各種資料型態(如圖片、文字、視頻、音頻等)分散在不同的資料庫，這類非結構或半結構化數據無法用傳統的資料庫方式擷取分析，Hadoop 等Open Flow等巨量處理架構技術也逐漸受到企業重視，此外透過雲端的數據量日趨龐大，加上智慧城市資料擷取大多透過手機、平板等移動通訊接收傳遞， 4G 以上的傳輸技術成為基本架構需求，也因此中國在實現智慧城市的前提下，完善其城市網路基礎建設成為首要課題。
智慧醫療目前以美國及日本最為先進，主要分為三種方式，分別為遠程醫療、疾病管理、葯物管理。市調機構預期2015 年將有超過50%的手機用戶使用移動醫療應用，如智慧膠囊、智慧護腕、智慧健康檢測產品將會廣泛應用，藉助智慧手持終端和感測器，有效地測量和傳輸健康資料。
智慧交通
預計未來5 年內，中國將在200 個以上大中型城市建立城市交通指揮中心。智慧交通系統行業報告中提到從市場容量和未來發展看，智慧交通系統行業重點發展領域為城市和高速公路智慧交通。目前在中國從事智慧交通工程咨詢和設計的有西門子，阿特金斯、柏誠、奧雅納等，國際性的中國企業卻並不多。在單項產品提供方面，除停車設施等生產製造略顯復雜的工藝產品，其他精密性的智慧交通設備如攝像機、超聲波檢測器、交通信號機等走出國門的實力還有待加強。而在施工與系統集成方面，國內還多數依賴於援建工程。
數據是智慧城市重要資產
智能城市的推進戰略應該是以實用性為目標，運用大數據分析技術推進高水平決策和高水平應用。城市大數據的建設需要政、企、民三者合作，政府在數據管理和開放中起主導作用，促進企業發展，確保信息安全，更好地為市民提供服務。 然而，一個不容忽視的現象是，目前許多城市數據相對孤立，不向外界開放。致使這些數據未能得到充分的利用，其實用價值由此大打折扣。目前數據不開放的原因，一方面是信息安全問題，擔心數據泄密;另一方面是管理問題，需要打破政府行政管理的條塊分割。只要這兩方面能夠得到有效解決，開放數據就不是問題。 目前在大數據開放方面，美國已制定完整的數據開放計劃，歐盟、澳大利亞、新加坡等國家也都制定了相應的開放計劃。而我們國家進度比較緩慢，也相對比較落後。
「信息孤島」現象正成為制約當前國內智慧城市發展的一大瓶頸。 開放數據是數據挖掘的重要來源，只有開放數據，才能使智慧城市的數據收集更全面，才能讓數據更好地服務於智慧城市建設。 沒有大數據，智慧城市就是一個空架子。